Application the multivariate calibration e artificial intelecto in ns analysis that infrared spectra to quantify organic matter in floor samples




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In this paper studies based upon Multilayer Perception artificial Neural Network and Least square Support Vector device (LS-SVM) techniques are applied to identify of ns concentration of soil Organic matter (SOM). Performances of a techniques ser estar compared. Som concentrations e spectral encontro from Mid-Infrared are used together input parameters for both techniques. Multivariate regressions were performed for a set of 1117 spectra of floor samples, com concentrations ranging em ~ 2 come 400 g kg-1. A LS-SVM result in a Root Mean quadrado Error of forecast of 3.26 g kg-1 that is comparable to ns deviation of ns Walkley-Black technique (2.80 g kg-1).

artificial neural network; LS-SVM; floor organic matter


artificial neural network; LS-SVM; floor organic matter




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ARTIGO

Aplicação de habilidade multivariadas e inteligência artificialmente na analisadas de espectros de infravermelho para vida de problema orgânica em amostras de solos

Application of multivariate calibration e artificial intelecto in ns analysis that infrared spectra to quantify organic matter in floor samples

Diego M. SouzaI; Beata E. MadariII; Freddy F. GuimarãesIII,* * e-mail: freddy
quimica.ufg.br

ICentro nacional de enquete de Arroz e Feijão, EMBRAPA, walk 462, quilômetro 12, 75375-000 saint Antônio de Goiás - go / institut de Química, Universidade commonwealth de Goiás, campus Samambaia, CP 131, 74001-970 Goiânia - GO, brasil

IICentro nacional de pesquisa de opinião de Arroz e Feijão, EMBRAPA, walk 462, km 12, 75375-000 saint Antônio de Goiás - GO, brasil

IIIInstituto de Química, Universidade commonwealth de Goiás, campus Samambaia, CP 131, 74001-970 Goiânia - GO, Brasil

ABSTRACT

In this file studies based on Multilayer Perception artificial Neural Network and Least square Support Vector machine (LS-SVM) techniques estão applied to identify of a concentration of soil Organic matter (SOM). Performances of ns techniques ~ ~ compared. Som concentrations e spectral dia from Mid-Infrared ser estar used together input parameters porque o both techniques. Multivariate regressions were performed for a set that 1117 spectra of floor samples, com concentrations ranging a partir de 2 to 400 g kg-1. The LS-SVM resulted in naquela Root Mean quadrado Error of prediction of 3.26 g kg-1 that is equivalent to ns deviation of a Walkley-Black an approach (2.80 g kg-1).

Keywords: artificiais neural network; LS-SVM; floor organic matter.

INTRODUÇÃO

A objeto orgânica do aterrissam (MOS) inclui todas as substâncias orgânicas e excluir composta através dos uma mescla de resíduos animal e vegetais, em múltiplo estágios de decomposição. Sua importância para múltiplo processos físicos, químicos e biológicos é largamente reconhecida na literatura.1 naquela MOS desempenha diversas funções durante solo, estando ligada a processos gostar a ciclagem e retenção de agua e nutrientes, agregação do solo e dinâmica da água, além de ~ ~ fonte básico de energia para a atividade biológica.2 Em solos brasileiros a volume de em vez de substituir de cátions isto é relacionada à matéria orgânica, pois isto é pode representar até 80% ns cargas negativo presentes.3 Assim, a determinação de MOS é um elemento importante na apreciação da fertilidade de aterrissam e sugestão de adubação, abranger influência na qualidade em todo processo agrícola.4

O comportamento de Walkley-Black é o acrescido utilizado para destino de MOS, cujo princípio é a oxidação do cardíacas orgânico naquela CO2 por trabalhar de íon dicromato em bonito ácido. Esse reação de oxirredução há a formação de íons Cr(III), que eles podem fazer ser determinados indiretamente para ele titulação dos íons dicromato em excesso por íons Fe(II), alternativa por espectrofotometria, dia de ação de graças à coloração esverdeada característica daquele íon.4 como o aumento da temperamento se a partir de somente para ele diluição dá H2SO4 em água, a oxidação ocorre parcialmente, presente necessária der utilização de um fator de correção de 1,33. Gostar se determina coração orgânico, a fig para MOS é feita pelo coeficiente de van Bemmelen (1,724), alcançar base enquanto pressuposto de que 58% da objeto orgânica excluir carbono.5

A destino de MOS pelo comportamento de Walkley-Black alternativamente espectrofotométrico tenho as desvantagens de utilizar ácidos concentrados e emite resíduo alcançar cromo. Naquela ocorre natural no ambiente no bateau trivalente (Cr3+) e considerado essencial vir seres vivos. Contudo, quando ligar a formato hexavalente (Cr6+) é considerado tóxico vir seres humanos, podendo causa raiz ulcerações, irritação, inflamação e, ainda, está associado a ameaça de câncer.6 enquanto Laboratório de analisadas Agroambiental (LAA) do centrado Nacional de pesquisa de Arroz e Feijão da Empresa brasileiros de pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), em Goiás, pela exemplo, passou a ser realizadas 5000 determinações de MOS em 2010. Isso corresponde ~ por consumo de 2,5 quilograma de dicromato de potássio (K2Cr2O7, grau analítico para análise - P.A.), 100 l de acidez sulfúrico (H2SO4) centralizadas e geração de quase certo 1400 l de resíduo sulfocrômico. Tal desvantagens justificam esforço no desenvolve de metodologias limpas, como analisadas por espectroscopia enquanto infravermelho médio (MIR - Mid Infrared). Os resultado apresentados neste trabalho demonstram eu imploro seu perdão a aplicativo de MIR na determinação de MOS isto mostra baixo custo das análises e otimização da operacionalidade.

Materiais que armazenar substâncias orgânicas são incorporados superficialmente enquanto solo. Tais ingrediente são oriundos principalmente de ruínas vegetais. Esses substâncias são transformadas no solo por dois jurídico principais: humificação e mineralização. O essa orgânico não transformado é equivalente a a substâncias de baixo peso molecular como carboidratos, aminoácidos, resinas, ligninas, alcoóis, aldeídos e ácidos alifáticos e aromáticos, que são empreendimento de restos animais e vegetais. Entre as substâncias de baixo peso molecular existem substâncias oriundas de metabolismo microbiano e das raízes. Estes dois grupos corresponder de 10 naquela 15% da cobrar orgânica do solo. O restante, de 85 a 90%, são substâncias húmicas que têm peso molecular mudar e são itens da transformação são de outros dois grupos através processos biológicos, físicos e químicos. As matéria húmicas se caracterizam através coloração escura e podem introduzir peso molecular elevado através rotas de condensação alternativa apresentar estrutura complexo pela associação de várias substâncias de margari peso molecular.7,8 Grupos produtos químicos amino, carboxílico, hidroxílico, carbonila, cetona, éter, éste, e entre C-C e C-H presente nessas substâncias orgânicas são responsáveis por grande parte das absorções de amostras de país no MIR.9

A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR - close to Infrared) e MIR vem ser utilizada infinitamente na análise de produtos agrícolas. Está funcionando recentes provar correlação satisfatória, r2 > 0,91, entrada métodos de análise de observação e plural utilizando NIR alternativamente MIR em conjunto alcançar calibrações multivariadas. Der determinação de cardíaco em solo,10 azoto em têxtil vegetal,11 adulterantes em leite,12 açúcar13 e taninos14 em o café são exemplos destes aplicações. As básico vantagens destes técnicas são: estar limpa, por não necessitar da aberto das amostras por enredo de reagentes tóxicos e/ou a alto temperaturas; ágil e pode ser de atender à demanda desenvolve das diferente determinações.4,5,10,13

As habilidade analíticas de espectroscopia MIR e NIR não fornecem agora mesmo o teor de um ingrediente particular, sendo essenciais um definir de amostras abranger teor determinado através dos uma metodologia de referência. Com esses valores, constrói-se um modelo de calibração multivariada, no qual se correlacionam matematicamente os espectros com os relevante teores.13

Os método para calibração multivariada adicionando utilizados eles são regressão straight múltipla (MLR - Multiple straight Regression); regressão em componentes principais (PCR -Principal components Regression) e mínimos quadrado parciais (PLS - Partial least Square). Além destas técnicas, ferramenta da inteligência artificial, como redes neurais artificialmente (ANN - artificialmente Neural Network) e algoritmos genético (GA - hereditary Algorithm), também ~ ~ sendo aplicado em quimiometria para calibração multivariada e selecione de variáveis, respectivamente.15,16 Uma instrumento que sim se mostrado promissora porque o problemas de calibração multivariada e classifica é der máquina de vetor de suporte alcançar mínimos quadrados (LS-SVM - Least quadrado Support Vector Machine).12

Algumas ferramentas auxiliares são necessárias para der obtenção de bons paradigma multivariados, isto é para distância efeitos de espalhamento de luz, fenômeno comum em espectroscopia pela reflectância difusa; cair a dimensionalidade dos dados pela compressão ou seleção de variáveis, visando para melhorar a generalização dos modelos.

As básico técnicas utilizadas no decorrer pré-tratamento dos dados espectrocópicos elas 1ª derivada, 2ª derivada, alisamento Savitsky-Golay, transformação padrão normal de variante (SNV - Standard normal Variate) e ajustar do dispersado multiplicativo (MSC - Multiplicative Scatter Correction). As derivadas são usado visando eliminar os dispersão lineares de fileira de base e problemas de sobreposição, contudo trazem ministérios inconveniente de diminuir a conectar sinal/ruído. Isso é desvantagem denominada compensada pele uso simultâneo dá alisamento Savitsky-Golay, que denominada aplicado para eliminar de ruídos espectrais. SNV e MSC amenizam problema de dispersão de luz, muito comum em varreduras espectrais pela refletância difusa, onde der radiação denominada incidida viver na amostra em pó.17,18

Quando há muitas variáveis independente para construção das calibrações, pode existir multicolinearidade, alternativa seja, variáveis que tenham alta correlação, também denominada de em formação redundante. Der inclusão de variáveis multicolineares poderá decrescente a capacidade de generalização a partir de modelos e, no situação de ns ANN, impossibilitar a convergindo do errado durante seu treinamento.11,19 técnicas de pré-seleção de variável reduzem der dimensionalidade ns variáveis independentes, produzir modelos mais simples e robustos. Para aquela fim, aplica-se, principalmente, PLS através intervalos (i-PLS),20 eliminação de variáveis não informativas (UVE - Uninformative change elimination) pela PLS,21 e GA.22 Outra maneira de reduzir a dimensionalidade é pela compressão são de dados. A analisado de componente principais (PCA - gorjeta Component Analysis), du de eu abri para realizar analisadas exploratória de dados multidimensionais através dos modelagem da formato de covariância, denominada a ferramenta mais utilizada porque o compressão são de dados. Genericamente consegue-se reter uma grande quantidade da variância venenoso em número pequeno de os componentes principais; se naquela acontecer, sim uma simplificação ou redução de dimensionalidade do variáveis originais.23

Calibração multivariada por ANN-MLP e LS-SVM

As networks neurais artificial são algoritmos que imitam, idênticas de forma simplificada, o instrumento de filhote do vírus humano. De modo prático, naquela ANN excluir uma caixa de processamento, que excluir treinada naquela partir de dados de proibir (input) previamente conhecimento e é capaz de fornecem parâmetro alternativamente parâmetros respostas (output) para naquela qual ela foi treinada. Uma network neural são de tipo multicamadas de neurônios (MLP - Multilayer Perceptron) denominada elaborada a partir de ano componentes básicos: neurônios artificiais, pesos sinápticos, função de transferência, arquitetura de rede neurais e treinamento. Os neurônios artificiais, roubado 1, são as unidades básicas de processamento, eu imploro seu perdão simulam o grão de um neurônio biológico. Os sinal de entrada, entry (xi), elas multiplicados através dos pesos sinápticos, (wi), sendo o assinatura total "Net" a somatória no produtos são de sinais de proibido pelos relacionado pesos, figura 1. O assina de saída denominações obtido através uma efetua de transferência que açao sobre o sintoma de ser proibido oriundo da classe anterior, f(Net), as função utilizadas elas sigmoidal,